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diagram-generation
Geração de diagramas técnicos para tutoriais, artigos e documentação
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Geração de diagramas técnicos para tutoriais, artigos e documentação
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基于 SOC 职业分类
| name | diagram-generation |
| description | Geração de diagramas técnicos para tutoriais, artigos e documentação |
Padrões e ferramentas para criar diagramas em projetos de documentação técnica.
import openai
response = openai.images.generate(
model="dall-e-3",
prompt="Diagrama ilustrativo de algoritmo de ordenação bubble sort",
size="1024x1024",
quality="standard"
)
import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key=os.getenv("GEMINI_API_KEY"))
model = genai.GenerativeModel('gemini-2.5-flash-image')
response = model.generate_content(
"Crie um diagrama ilustrativo de algoritmo de ordenação"
)
Para diagramas técnicos, usar Mermaid (não precisa de API):
Sintaxe declarativa que renderiza direto no GitHub/GitLab.
flowchart TD
A[Entrada] --> B{Decisão}
B -->|Sim| C[Ação 1]
B -->|Não| D[Ação 2]
C --> E[Fim]
D --> E
Tipos de diagrama:
flowchart - FluxogramassequenceDiagram - Diagramas de sequênciaclassDiagram - Diagramas de classeerDiagram - Diagramas ERgantt - Cronogramaspie - Gráficos de pizzastateDiagram - Máquinas de estadoMais flexível, precisa de servidor ou extensão.
@startuml
actor User
User -> API: Request
API -> Database: Query
Database --> API: Result
API --> User: Response
@enduml
Diagramas com visual de desenho à mão. Exporta PNG/SVG.
Editor visual completo. Arquivos .drawio são XML editável.
Para diagramas programáticos ou gerados a partir de dados.
import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from([("A", "B"), ("B", "C"), ("A", "C")])
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.savefig("diagram.png")
| Tipo | Ferramenta | Formato |
|---|---|---|
| Fluxo de passos | Mermaid flowchart | Inline no MD |
| Arquitetura simples | Mermaid | Inline no MD |
| Arquitetura complexa | Draw.io | PNG exportado |
| Conceitos abstratos | Excalidraw | PNG exportado |
| Tipo | Ferramenta | Formato |
|---|---|---|
| Sequência de chamadas | Mermaid sequence | Inline |
| Classes/Estruturas | Mermaid class | Inline |
| Banco de dados | Mermaid ER | Inline |
| Infra/Cloud | Draw.io | PNG |
| Tipo | Ferramenta | Formato |
|---|---|---|
| Mapas mentais | Excalidraw | PNG |
| Hierarquias | Mermaid flowchart | Inline |
| Comparações | Tabelas MD | Texto |
| Timelines | Mermaid gantt | Inline |
flowchart TD
START([Início]) --> CHECK{Condição?}
CHECK -->|Verdadeiro| ACTION1[Executar A]
CHECK -->|Falso| ACTION2[Executar B]
ACTION1 --> END([Fim])
ACTION2 --> END
sequenceDiagram
participant C as Cliente
participant S as Servidor
participant D as Database
C->>S: POST /api/data
S->>D: INSERT INTO...
D-->>S: OK
S-->>C: 201 Created
classDiagram
class Animal {
+String nome
+int idade
+comer()
+dormir()
}
class Cachorro {
+latir()
}
Animal <|-- Cachorro
erDiagram
USER ||--o{ ORDER : places
ORDER ||--|{ ITEM : contains
USER {
int id PK
string email
string name
}
ORDER {
int id PK
int user_id FK
date created_at
}
flowchart LR
subgraph Frontend
A[React App]
end
subgraph Backend
B[API Gateway]
C[Auth Service]
D[Core Service]
end
subgraph Data
E[(PostgreSQL)]
F[(Redis)]
end
A --> B
B --> C
B --> D
C --> E
D --> E
D --> F
Para o projeto Engineering Knowledge Base:
engineering-knowledge-base/
└── [seção]/
└── [tutorial]/
├── README.md # Texto com diagramas Mermaid inline
├── assets/
│ ├── architecture.png # Diagramas complexos
│ └── architecture.drawio # Fonte editável
└── notebooks/
└── 01-intro.ipynb # Pode ter diagramas Python
Para diagramas ilustrativos que precisam de estilo visual, usar APIs de imagem:
import openai
response = openai.images.generate(
model="dall-e-3",
prompt="Diagrama ilustrativo de algoritmo de ordenação bubble sort",
size="1024x1024",
quality="standard"
)
import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key=os.getenv("GEMINI_API_KEY"))
model = genai.GenerativeModel('gemini-2.5-flash-image')
response = model.generate_content(
"Crie um diagrama ilustrativo de algoritmo de ordenação"
)
Implementação: core/utils/diagram_generator/ - Sistema completo para geração de diagramas ilustrativos usando OpenAI DALL-E ou Google Gemini
Manter simples e documentado.
Antes de finalizar um diagrama:
Python best practices e styleguide
Integração completa com Notion usando MCP customizado (notion-automation-suite)
Gera critérios de aceite Given/When/Then para requisitos funcionais. Inclui happy path, edge cases e falhas.
Cria Architecture Decision Records (ADRs) para decisões técnicas. Inclui alternativas, justificativa e consequências.
Extrai especificações de um sistema legado (código existente) quando não há documentação adequada.
Converte input não estruturado (texto, notas, docs parciais) em requisitos funcionais (FR) e perguntas abertas. Não inventa requisitos.